Resumen de Fuerza muscular: desarrollo de una ecuación predictiva para la fuerza de prensión manual en personas adultas mayores de la atención primaria de salud

Maria Luiza Amorim Sena Pereira, Marília Conceição de Souza Caceres, Marlus Henrique Queiroz Pereira, Carolina Cunha de Oliveira, Bruno Klécius Andrade Teles, Elizabete Regina Araújo de Oliveira

• español

  Introducción: El monitoreo de la capacidad funcional de adultos mayores es fundamental, y la Fuerza de Prensión Manual (FPM) es un buen indicador de la condición física en este grupo de edad. El objetivo de este estudio fue elaborar ecuaciones de predicción de la FPM en una comunidad de personas adultas mayores en la Atención Primaria de Salud (APS). Métodos: estudio transversal realizado con 316 personas adultas mayores, en el cual se desarrolló una Regresión Linear Múltiple (RLM) para la mano derecha (FPMd) e izquierda (FPMi). Las variables sexo, edad, peso, altura de la rodilla (AR), circunferencia del brazo (CB), pliegue cutáneo tricipital (PCT) y circunferencia de la pantorrilla (CP) fueron consideradas predictoras, pues son fácilmente obtenidas en la APS y significativamente relacionadas con la FPM. Resultados: las variables sexo, edad y AR en conjunto explicaron más del 50% de la variación de la FPM. Hubo concordancia entre las medidas de la FPM estimada y la medida real, tanto en la mano derecha cuanto en la mano izquierda. Conclusión: La variabilidad de la FPM puede ser explicada por la edad, sexo y AJ, parámetros simples y comúnmente utilizados en las evaluaciones de salud de personas adultas mayores.

• English

  Introduction: Monitoring the functional capacity of older adults is fundamental, and Handgrip Strength (HGS) is a consolidated marker of functional status in this age group. This study aimed to develop equations for predicting HGS in community-dwelling older adults in Primary Health Care (PHC). Methods: It is a cross-sectional study conducted with 316 older adults, in which a Multiple Linear Regression (MLR) was performed for the right hand (R-HGS) and left hand (L-HGS). The variables sex, age, weight, knee height (KH), arm circumference (AC), triceps skinfold (TSF), and calf circumference (CC) were considered predictors because they were easily obtained in PHC and significantly related to HGS. Results: In the final models, the variables sex, age, and KH together explained more than 50 % of the HGS variation. There was agreement between the estimated and measured HGS measurements, both for right and left side. Conclusions: It is concluded that the variability of HGS can be explained by age, sex, and KH, which are parameters simple and routinely used to evaluate older adults.